Геофизические исследования скважин

да кривой ГИС) двумя граничными значениями разбивается на три группы и вместо численных значений отсчётов используются их кодовые обозна­ чения: малые показания - 00, средние - 01, большие - 10. По двоичным кодам, выявленным для каждого используемого геофизического параметра по каротажным диаграммам, формируется комплексный диагностический код путём их последовательной записи. Коды, составленные по геофизиче­ ским показаниям (параметрам), сравнивают с прогнозными диагностиче­ скими кодами и определяют литологическую разновидность породы (её индекс) в какой-либо точке разреза.

Метод комплексных кодов позволяет полностью использовать ту часть информации о взаимозависимости геофизических параметров, кото­ рая сохраняется после кодирования значений геофизических параметров. Однако потери информации от кодирования весьма велики, поэтому при малом числе признаков возможности метода для выделения литологиче­ ских разностей пород оказываются крайне ограниченными. В то же время использование большого числа параметров усложняет процесс обучения. Кроме того, при использовании этого метода приходится решать трудней­ шую проблему выбора границ между большими, средними и малыми зна­ чениями каждого геофизического параметра. По аналогичной технологи­ ческой схеме созданы программы ПГД-2Д, СТР, «Самотлор Ц-2», учиты­ вающие конкретные промыслово-геологические условия района.

Система ГИК-2М разработана во ВНИИНефтепромгеофизике (автор Г.Н. Зверев). В основе алгоритма лежит идея, близкая к используемой в методе комплексных кодов. Только вместо комплексных кодов вводятся логические функции, которые можно комбинировать согласно задаваемым условиям. Логические функции являются более мобильными по сравнению с комплексными кодами. Помимо логических функций применён вероят­ ностно-статистический метод для повышения эффективности программы. Так, по формуле Байеса уточняется литологический индекс в случае неод­ нозначной классификации того или иного пласта по логическим функциям и выбирается тот индекс, который дает максимальную апостериорную ве­ роятность. При этом учитывается значение логических функций. В методе ГИК-2М используется уровенная (граничная) линия для всего разреза. Эго граничное значение сравнивается со значением на той или иной каротаж­ ной кривой в интерпретируемой точке, и ему присваивается значение 0 или 1. Затем эти ноли и единицы объединяются либо логическим сложени­ ем (дизъюнкция), либо логическим умножением (конъюнкция). Недостат­ ком ГИК-2М является субъективность выбора логических функций и гра­

ничных значений.

Интерактивные методы. Относительно невысокая эффективность программ распознавания при литологической идентификации горных по­ род по данным ГИС привела многих исследователей к выводу, что гребуе-

ных для времени их появления, развития вычислительной техники и мате­ матических методов обработки. В середине 70-х годов наиболее развиты­ ми были системы SARABAND и CORIBAND (фирма «Шлюмберже») и системы Prolog и Epilog (фирма «Дрессер Атлас»). В 80-е годы появились системы Global (фирма «Шлюмберже») и Ultra (фирма «Герхарт»).

Система CORIBAND (Complex Reservoir Interpretation by Analysis of Neutron and Density) реализует методику комплексной интерпретации данных с помощью нейтронных и плотностных методов совместно с мето­ дами пористости, сопротивления и глинистости. Входными параметрами являются: диаграммы плотностного (ГТК), нейтронного (НТК) и акустиче­ ского (АК), индукционного (ИК) методов и экранированного (БК) зонда при определении пористости, диаграммы ПС, ГК и каверномера для оцен­ ки глинистости. Одна из основных задач интерпретации данных в этой системе - определение литологии породы с помощью ГГК, НТК и АК. Анализ проводят последовательно с помощью нескольких кросс-плотов: водородосодержание (НГК) - плотность (ГГК), пористость по керну - по­ ристость по АК, водородосодержание (НГК) - пористость по АК.

Базовой кривой кросс-плота является кривая для известняка (см. рис. 2 0 ), поскольку эталонирование нейтронной аппаратуры произведено на модели того же минерального карбонатного состава. По этой кривой можно определить нейтронную пористость, равную истинной пористости породы. Кривые для доломита и песчаника смещены относительно линии известняков за счёт того, что различие в химическом составе пород влияет на величину нейтронной пористости, определённой по НГК на известняке. Области, заключённые между кривыми, соответствуют породам со сме­ шанным составом скелета породы: известняк - песчаник, известняк - до­ ломит, песчаник - доломит (см. рис. 2 0 ).

Метод визуальной диагностики, или метод визуального образа при интерактивной интерпретации материалов ГИС, предложил А.Е. Кулинкович, считающий, что весьма эффективно будет работать такая программа автоматической обработки кривых ГИС на ЭВМ, которая представляет геологические объекты (пласты горных пород) в наглядной форме - с вы­ водом на дисплей. Набор признаков, например, при литологическом рас­ членении разреза скважины представляется в виде неких интервалов диа­ грамм, которые по своим конфигурациям и являются «визуальными образ­ ами» геологических пластов горных пород. Располагая эталонными набо­ рами «образов», соответствующих различным типам выделяемых пластов, можно проводить диагностику, сопоставляя визуальный образ пласта оп­ ределённого типа с диаграммами эталонных групп. Диаграммы визуально­ го образа дают возможность интерпретатору наглядно представить разрез скважины, проанализировать его и ввести соответствующие изменения в литологическую колонку в интерактивном (диалоговом) режиме.

1 ) установить в разрезах изучаемых скважин точки, которые в процес­ се накопления осадков одновременно принадлежали бы к одной и той же поверхности осадконакопления (синхронные точки);

2 ) выявить в разрезах скважин интервалы, принадлежащие сейчас или некогда одному и тому же геологическому телу.

При расчленении разрезов скважин по данным ГИС представляется, что разрез состоит из нескольких иерархических уровней - крупных, одно­ родных интервалов (толща, пачка), каждый из которых делится на более мелкие интервалы (пласты, пропластки), а те, в свою очередь, делятся ещё на более мелкие. При этом для каждого интервала характерны свои группы предпочтительных значений, т.е. предлагается описывать разрез в не­ сколько этапов: сначала грубо, а затем детализировать, расчленяя каждый из выделенных на предыдущем уровне интервалов. На практике этому со­ ответствует разбивка разреза на толщи, пачки, пласты, пропластки. При этом предполагается, что в пределах каждого крупного интервала пласты залегают плоскопараллельно или веерообразно (принцип перспективного соответствия Б. Хейтса) с неизменным порядком их следования по верти­ кали (принцип упорядоченности) и малой изменчивостью физических свойств по простиранию (принцип похожести).

Физические свойства пластов, относящихся к одному и тому же ме­ сторождению, изменяются в пределах одних отложений от разреза к разре­ зу незначительно, что сказывается на сходстве конфигурации участков диаграмм ГИС, проведённых одинаковыми геофизическими методами в различных скважинах. Поэтому при корреляции разрезов прежде всего вы­ деляются интервалы, наиболее сходные по своей конфигурации. В качест­ ве меры похожести используется величина нормированного коэффициента корреляции двух сопоставляемых участков диаграмм.

В основу алгоритма сопоставления разрезов скважин положена гео­ метрическая модель геологических разрезов, основанная на предположе­ нии, что геологический разрез состоит из нескольких этажей и что внутри каждого этажа мощности входящих в него пластов изменяются от разреза к разрезу пропорционально расстоянию между разрезами. Алгоритм со­ поставления границ пластов, выделенных на каротажных диаграммах, ба­ зируется на поиске функции минимальных рассогласований между соот­ ветствующими границами двух коррелируемых разрезов. Границы пла­ стов, выделенных в разрезах сопоставляемых скважин на разных иерархи­ ческих уровнях, прослеживаются на корреляционных графиках каждой па­ ры скважин до пересечения друг с другом.

Предлагаемые алгоритмы рассчитаны на решение задачи корреляции в чистом виде, с отрывом от литологического расчленения. Другие суще­ ствующие алгоритмы машинной корреляции разрезов скважин мало отли­ чаются от вышерассмотренных алгоритмов.

Перспективы объединения задач литологической идентификации, стратиграфической индексации и корреляции разрезов скважин по данным ГИС. Традиционные «ручные» методики интерпретации данных ГИС, как правило, используют геофизическую информацию не только для определения литологического состава, характера насыщения и физических свойств пластов горных пород, но и для определения стратиграфической принадлежности этих пластов, фактически объединяя задачи интерпрета­ ции материалов ГИС по отдельным скважинам и межскважинную корре­ ляцию разрезов скважин [15].

В большинстве современных программ по машинной обработке дан­ ных ГИС задачи стратиграфической индексации (межскважинной корре­ ляции) решаются в основном за счёт применения человеко-машинных ре­ жимов работы. Поэтому основным направлением автоматизированной ин­ терпретации данных ГИС должна стать разработка алгоритмов, решающих задачу литологической идентификации и оценки характера насыщения по­ род в неразрывной связи с задачей определения места каждого из слоёв в общей стратиграфической схеме исследуемого района, т.е. выполняющих и межскважинную корреляцию разрезов.

Известно, что при «ручной» обработке задача литологического рас­ членения фактически сводится к задаче стратиграфического расчленения. Поэтому для приближения методики машинной интерпретации к «ручной» следует объединить задачи литологического расчленения и корреляции разрезов скважин в единую задачу литолого-стратиграфической интерпре­ тации данных ГИС. Решению сложных задач человек обучается не столько осваивая различные частные правила, сколько подражая другому человеку или следуя какому-то сложному эталонному примеру. Поэтому автомати­ зированную интерпретацию целесообразно организовать по принципу обучения на эталонной ситуации. Геолог или геофизик, интерпретирую­ щий материалы ГИС, при решении задачи расчленения разреза рассматри­ вает каждую диаграмму ГИС как единое целое. Следовательно, для при­ ближения машинной интерпретации к «ручной» необходимо создать такой алгоритм, который бы на любом шаге своей работы «видел» каждую из кривых ГИС не только по частям, но и в целом.

Очевидным преимуществом единой литолого-стратиграфической ин­ терпретации данных ГИС перед выполнением раздельно литологического расчленения разреза скважины и стратиграфической индексации пластов горных пород (корреляции разрезов скважин) является возможность вза­ имного контроля заключений о литологическом составе и стратиграфиче­ ском положении слоёв, что должно положительным образом отразиться на качестве автоматизированной интерпретации.

Литолого-стратиграфическая интерпретация данных ГИС на ЭВМ и на персональных компьютерах. При всем многообразии тради­

ная скважина (рис. 2 1 ), детально изученная по керну и пластоиспытаниям и исследованная всеми промыслово-геофизическими методами, которые, пусть не в полном объёме, применялись на других скважинах той же пло­ щади и с тем же типом разреза. При отсутствии таких скважин эталон можно сформировать на основе особенно тщательной «ручной» интерпре­ тации данных каротажа реальной скважины, а также путём расчёта синте­ тических диаграмм ГИС под геологическое описание типового для площа­ ди разреза.

Итак, опираясь на скважины-эталоны, подражают практике «ручной» интерпретации данных ГИС: обучение решению задач ведётся не путём выработки частных правил, а на основе учёта реальной ситуации, взятой во всей её полноте и сложности. Естественно, ориентация на целостное вос­ приятие ситуации должна распространяться и на каждую из диаграмм ГИС, что может быть обеспечено использованием алгоритмов интерпрета­ ции, «видящих» кривую ГИС в целом.

Одновременно с заданием цифровых массивов ГИС вводится литостратоописание эталонной скважины, содержащее номера (коды) тех литоло- го-возрастных типов горных пород, которые встречаются в данной сква­ жине.

Задача литолого-стратиграфического расчленения разреза скважины по данным ГИС формулируется следующим образом. Имеется скважинаэталон, для которой заданы цифровой массив, состоящий из показаний ГИС, и ее литостратоописание. О другой скважине известно, что её разрез близок к разрезу скважины-эталона. Опираясь на данные о скважинеэталоне и на цифровой массив данных ГИС интерпретируемой скважины, необходимо построить литолого-стратиграфическую колонку второй сква­ жины. Однако, сопоставляя точки диаграмм ГИС интерпретируемой и эталонной скважин, можно определить лишь литологический состав пла­ стов. Такое сопоставление ничего не даст для оценки места выделенных слоёв в стратиграфической колонке, т.е. для корреляции разрезов скважин. Положение можно улучшить, коренным образом изменив принципы опре­ деления мер близости. При этом должны учитываться не только параметры каждой точки разреза эталонной и интерпретируемой скважин, но и окру­ жение, в котором точка находится, т.е. мера близости должна быть такой, чтобы она отражала не каждую точку на кривой ГИС в отдельности, а диа­ грамму ГИС, взятую в целом.

Метод описания общих особенностей диаграммы ГИС применительно к каждой ее точке основывается на так называемом псевдостатистическом моделировании: точка кривой характеризуется целым набором значений одной и той же переменной, полученных в результате рассмотрения этой точки как центра большого количества пространственных элементов, имеющих разные размеры.

Сущность псевдостатистического моделирования применительно к обработке данных ГИС заключается в следующем. Пусть каротажная кри­ вая охватывает очень большой интервал, и в центре интервала находится точка с номером у, а мы хотим получить описание «всей» кривой, которое можно использовать для выяснения литологического состава и стратигра­ фической принадлежности пород в точке у. Нужно также иметь относи­ тельно точное представление о поведении кривой вблизи точки у. Для это­ го задаются короткой единичной длиной и определяют среднеарифметиче­ ское значение Д -ly) и Д +ly) ординат кривой на единичных отрезках, один из которых лежит выше, а другой - ниже точки у. В этом заключается псевдостатистический способ описания «всей» диаграммы ГИС по отно­ шению к точке оси скважины, достаточно удалённой как от устья, так и от забоя.

Итак, для установления места литолого-стратиграфического элемента в разрезе скважины используются псевдостатистические представления каротажных диаграмм в виде массива чисел геофизических показаний, ко­ гда, помимо исходных нормированных диаграмм, в интерпретации участ­ вуют и их сглаженные отображения. При этом точке на оси скважины при­ писывается, кроме показаний геофизического параметра с исходной кри­ вой ГИС, целый набор усреднённых показаний того же геофизического метода на участках разной длины вблизи этой точки.

По нормированным исходным и сглаженным кривым ГИС определя­ ется коэффициент корреляции (мера близости) для каждой точки разреза скважины-объекта интерпретации с каждой точкой разреза эталонной скважины.

Полученные значения мер сходства анализируются ЭВМ, а затем сре­ ди них выбирается одно наиболее надёжное, т.е. для каждой точки интер­ претируемой скважины находится идентичная точка в разрезе скважиныэталона, литолого-стратиграфический индекс которой присваивается ис­ комой точке в разрезе скважины-объекта интерпретации.

Описанная схема обработки информации по скважинам, одна из кото­ рых выступает в качестве эталона, а вторая - в качестве объекта геологи­ ческой интерпретации относящихся к ней данных скважинной геофизики, реализована в программе ЛСИГИС для больших ЭВМ и как система авто­ матизированной интерпретации геофизических материалов KVNGIS для персональных компьютеров.

Обеспечиваемое программой объединение литологической идентифи­ кации пород, определение характера насыщения коллекторов и детальной корреляции геологических разрезов скважин в единую задачу достигнуто за счёт одновременного рассмотрения каждой из диаграмм ГИС в её ис­ ходном (не считая предварительной нормировки) виде и в огрублённых отображениях, полученных в результате сглаживания предварительно

нормированной исходной диаграммы «скользящими окнами» различных размеров, наращиваемых по закону геометрической прогрессии со знаме­ нателем, значение которого обычно принимается равным 2 или 3 . Отве­ чающие данной точке оси скважины отсчёты по сглаженным диаграммам используются «на равных правах» с отсчётами по нормированным исход­ ным диаграммам, играя роль признаков, совокупность которых в обоб­ щённой форме отражает конфигурацию каждой из диаграмм применитель­ но к данной точке разреза, вскрытого скважиной. Благодаря включению в геофизическое описание точки усреднённых отсчётов, которые соответст­ вуют целой цепочке разноуровенных подсистем - различных по длине от­ резков оси скважины, охватывающих данную точку в качестве одного из своих предельно малых элементов, описание приобретает иерархический, системный характер.

Описание разреза задаётся массивом четырёхпозиционных десятич­ ных чисел, отвечающих тем же точкам оси скважины, данные по которым вошли в относящиеся к этой скважине дискретизированные описания кри­ вых ГИС. Как и в описаниях диаграмм, числа, характеризующие геологи­ ческий разрез, вводятся в порядке возрастания глубин расположения точек оси скважины, к которым они относятся. Первые две позиции каждого из чисел отражают литологический состав и характер насыщения породы. При этом одна и та же порода-коллектор при разном характере насыщения кодируется различными двухпозиционными числами, соотношение значе­ ний которых может быть произвольным. Последние две цифры четырехпо­ зиционного числа являются кодом стратиграфического подразделения и подбираются так, чтобы в описании геологического разреза скважиныэталона их числовые значения образовывали неубывающую последова­ тельность. Названия всех литологических разновидностей пород и страти­ графических подразделений, отвечающие используемым кодам, в каждом акте работы программы вводятся заново в виде текстов для словарей «На­ именования выделяемых типов пород (и коллекторов)» и «Наименования стратиграфических подразделений». Такой подход снимает все ограниче­ ния на используемую номенклатуру пород, типов коллекторов и страти­ графических подразделений, позволяет программе окончательные резуль­ таты интерпретации печатать в словесной форме, без применения кодов.

Интерпретация осуществляется в следующем порядке:

-для каждой точки разреза скважины-объекта интерпретации рассчи­ тываются меры сходства набора её геофизических характеристик с набо­ рами характеристик каждой из точек разреза скважины-эталона;

-запоминаются номера пяти точек разреза скважины-эталона, на ко­ торые данная точка разреза скважины-объекта интерпретации похожа в наибольшей степени, и соответствующие этим номерам значения мер сходства. Это даёт возможность построить пять разнонадежных начальных